教育・資格・人材 医療・医薬・福祉 2024/12/22 08:17
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株式会社コードブルー専門医試験の申請にも使用できるBLS資格不要のACLS1日コースですAHA（アメリカ心臓協会）ACLSプロバイダーコースとは AHAのACLS…
株式会社Auxilart、東京大学協創プラットフォーム開発の支援プログラム「1stRound」支援先に採択
株式会社Auxilart
株式会社Auxilart (本社：東京都中央区、CEO：Junu Kim、以下 Auxilart) は、東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 (本社：東京都文京区本郷、代表取締役社長：植田浩輔、以下 東大IPC) が実施する、国内最大規模を誇る大学共催の起業支援プログラム「1stRound」の第10回支援先として採択されました。
大学横断型の国内最大級のインキュベーションプラットフォーム「1stRound」
東大IPCが実施する「1stRound」は、大学に関連する優れた技術や着想の事業化、社会実装を支援する国内最大の大学横断型インキュベーションプラットフォームです。
大学内における技術シーズは多数ある一方で、早期事業化における支援サポートはまだ十分ではないのが現状です。「1stRound」では、初動を加速させるための資金支援をはじめ、経営人材の育成・発掘、事業連携等のネットワークを共有することで大学の垣根を超えたベンチャー創出および育成を目指しています。
「1stRound」：https://www.1stround.jp/
革新的な医薬品の開発・製造の加速
Auxilartは「デジタル技術によって世界のR&Dを加速させる」をビジョンとして、2023年に創業したスタートアップです。私達はその第一歩として、業種別売上高研究開発比率が最も高い製薬業界にソリューションの提供を始めています。
世界の医薬品研究開発費は年々増加傾向にあります。大手製薬企業15社は2021年に研究開発費として過去最高の1330億ドルの投資を行いました ※1。日本の製薬企業における1社あたりの研究開発費用と対売上高研究開発費比率も高まり続けています ※2。しかし一方で、日本の製薬企業では薬価引下げの影響もあり、研究開発の生産性向上は喫緊の課題です ※3。
その中で、これまでの医薬品開発では、特に新薬候補の発見に多くの改善がなされてきましたが、量産に向けた最適な製造プロセスの開発には、膨大な人手と時間・費用 (最大10年、100億円 ※4) がかかり続けてきました。
Auxilartは、製造プロセス開発の生産性向上に向け、数理モデルによるデジタルシミュレーションソリューションを提供しています。当社のソリューションは、東京大学杉山・Badr研究室で培ってきた知見をベースにしています。
従来、医薬品の製造現場では何千、何万もの実験を重ねて最適な製造プロセスを見出す必要がありました。しかし、Auxilartの技術では、わずかなデータ※5から高精度なシミュレーションモデルを構築し、最適な製造プロセスをデジタル空間上で高速に探索します。これにより、必要な実験数を大幅に削減し、生産性を高めることが可能です。
Auxilartは、デジタルテクノロジーの力を最大限に活用し、誰もが革新的な医薬品をより早く・安価に享受できる世界を目指します。
※1 IQVIA Institute「Global Trends in R&D 2022」https://www.iqvia.com/insights/the-iqvia-institute/reports-and-publications/reports/global-trends-in-r-and-d-2022
※2 日本製薬工業協会「DATABOOK2024」https://www.jpma.or.jp/news_room/issue/databook/ja/rs40ob000000139v-att/DATABOOK2024_J_ALL.pdf
※3 Pharma News「薬価改定率の推移 (医療費ベース)」https://answers.ten-navi.com/pharmanews/20610/
※4 弊社インタビュー調査結果より
※5 AIモデルが通常必要とするデータ量の1%程度
採択にあたってのコメント
東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 パートナー/1stRound Director 長坂 英樹 総評
昨今、創薬を含む化合物合成のプロセスはAIの活用により自動化と効率化が進んでいますが、まだ最適化の道は途中です。AI手法は多岐にわたり、例えば合成順序の最適化には「モンテカルロ木探索手法」が、毒性や活性の予測には「転移学習法」が用いられるケースがありますが、最適な数理モデルを個別の課題に適応することの難しさ、並びにシミュレーション計算に必要なデータが膨大になってしまうという制約もあり、最大限活用されていないのが現状です。Auxilartは、東京大学の杉山・Badr研究室で培われた先端数理モデルの研究を活用し、AIモデルが通常要求するデータ量のわずか1%で、創薬や化合物合成プロセスを最適化するサービスを提供しています。製造プロセスにおける化合物の量産時の設定条件（温度、湿度、攪拌速度、装置サイズ等）を数理モデルでシミュレートし、個別に最適化すると同時に必要なデータ量を最小限に抑えることで、時間およびコストの節約ができる抜本的な製造プロセスDXソリューションを提供しています。まさに最先端の研究・知見を現場に実装する熱意あるチームで、今後の成長に期待しております。
株式会社Auxilartについて
Auxilartは、東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻の杉山・Badr研究室にて培われた医薬品製造の最適化技術を基に、特任研究員であるJunu Kimが中心となり創業した会社です。
名称：株式会社Auxilart (Auxilart Inc.)
設立日：2023年7月19日
代表者：Junu Kim
所在地：東京都中央区銀座1-12-4-6F
事業内容：デジタルを活用した医薬品の製造プロセス最適化ソリューションの提供
URL：https://auxilart.com/
お問い合わせ
沖田慧祐
TEL：080-5442-2879
Mail：information@auxilart.com
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株式会社Auxilart (本社：東京都中央区、CEO：Junu Kim、以下 Auxilart) は、東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 (本社：東京都文京区本郷、代表取締役社長：植田浩輔、以下 東大IPC) が実施する、国内最大規模を誇る大学共催の起業支援プログラム「1stRound」の第10回支援先として採択されました。
大学横断型の国内最大級のインキュベーションプラットフォーム「1stRound」
東大IPCが実施する「1stRound」は、大学に関連する優れた技術や着想の事業化、社会実装を支援する国内最大の大学横断型インキュベーションプラットフォームです。
大学内における技術シーズは多数ある一方で、早期事業化における支援サポートはまだ十分ではないのが現状です。「1stRound」では、初動を加速させるための資金支援をはじめ、経営人材の育成・発掘、事業連携等のネットワークを共有することで大学の垣根を超えたベンチャー創出および育成を目指しています。
「1stRound」：https://www.1stround.jp/
革新的な医薬品の開発・製造の加速
Auxilartは「デジタル技術によって世界のR&Dを加速させる」をビジョンとして、2023年に創業したスタートアップです。私達はその第一歩として、業種別売上高研究開発比率が最も高い製薬業界にソリューションの提供を始めています。
世界の医薬品研究開発費は年々増加傾向にあります。大手製薬企業15社は2021年に研究開発費として過去最高の1330億ドルの投資を行いました ※1。日本の製薬企業における1社あたりの研究開発費用と対売上高研究開発費比率も高まり続けています ※2。しかし一方で、日本の製薬企業では薬価引下げの影響もあり、研究開発の生産性向上は喫緊の課題です ※3。
その中で、これまでの医薬品開発では、特に新薬候補の発見に多くの改善がなされてきましたが、量産に向けた最適な製造プロセスの開発には、膨大な人手と時間・費用 (最大10年、100億円 ※4) がかかり続けてきました。
Auxilartは、製造プロセス開発の生産性向上に向け、数理モデルによるデジタルシミュレーションソリューションを提供しています。当社のソリューションは、東京大学杉山・Badr研究室で培ってきた知見をベースにしています。
従来、医薬品の製造現場では何千、何万もの実験を重ねて最適な製造プロセスを見出す必要がありました。しかし、Auxilartの技術では、わずかなデータ※5から高精度なシミュレーションモデルを構築し、最適な製造プロセスをデジタル空間上で高速に探索します。これにより、必要な実験数を大幅に削減し、生産性を高めることが可能です。
Auxilartは、デジタルテクノロジーの力を最大限に活用し、誰もが革新的な医薬品をより早く・安価に享受できる世界を目指します。
※1 IQVIA Institute「Global Trends in R&D 2022」https://www.iqvia.com/insights/the-iqvia-institute/reports-and-publications/reports/global-trends-in-r-and-d-2022
※2 日本製薬工業協会「DATABOOK2024」https://www.jpma.or.jp/news_room/issue/databook/ja/rs40ob000000139v-att/DATABOOK2024_J_ALL.pdf
※3 Pharma News「薬価改定率の推移 (医療費ベース)」https://answers.ten-navi.com/pharmanews/20610/
※4 弊社インタビュー調査結果より
※5 AIモデルが通常必要とするデータ量の1%程度
採択にあたってのコメント
東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 パートナー/1stRound Director 長坂 英樹 総評
昨今、創薬を含む化合物合成のプロセスはAIの活用により自動化と効率化が進んでいますが、まだ最適化の道は途中です。AI手法は多岐にわたり、例えば合成順序の最適化には「モンテカルロ木探索手法」が、毒性や活性の予測には「転移学習法」が用いられるケースがありますが、最適な数理モデルを個別の課題に適応することの難しさ、並びにシミュレーション計算に必要なデータが膨大になってしまうという制約もあり、最大限活用されていないのが現状です。Auxilartは、東京大学の杉山・Badr研究室で培われた先端数理モデルの研究を活用し、AIモデルが通常要求するデータ量のわずか1%で、創薬や化合物合成プロセスを最適化するサービスを提供しています。製造プロセスにおける化合物の量産時の設定条件（温度、湿度、攪拌速度、装置サイズ等）を数理モデルでシミュレートし、個別に最適化すると同時に必要なデータ量を最小限に抑えることで、時間およびコストの節約ができる抜本的な製造プロセスDXソリューションを提供しています。まさに最先端の研究・知見を現場に実装する熱意あるチームで、今後の成長に期待しております。
株式会社Auxilartについて
Auxilartは、東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻の杉山・Badr研究室にて培われた医薬品製造の最適化技術を基に、特任研究員であるJunu Kimが中心となり創業した会社です。
名称：株式会社Auxilart (Auxilart Inc.)
設立日：2023年7月19日
代表者：Junu Kim
所在地：東京都中央区銀座1-12-4-6F
事業内容：デジタルを活用した医薬品の製造プロセス最適化ソリューションの提供
URL：https://auxilart.com/
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TEL：080-5442-2879
Mail：information@auxilart.com
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（2024/04/09 10:00）
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